생몰정보
소속
직위
직업
활동분야
주기
서지
국회도서관 서비스 이용에 대한 안내를 해드립니다.
검색결과 (전체 1건)
원문 있는 자료 (1) 열기
원문 아이콘이 없는 경우 국회도서관 방문 시 책자로 이용 가능
초록보기 더보기
생물학 도메인은 약어 표현이 빈번하며, 실제로 문서에서 중요한 의미를 지니는 개체명들이 약어로 표현되는 경우가 많다. 본 연구에서는 토픽과 링크 정보를 이용하여 약어 중의성을 해결하고 동일한 의미를 가지는 다양한 형태의 약어 원형들(variant forms)에 대한 그룹핑을 시도한다. 이를 위하여 LDA (latent Dirichlet allocation) 기반 의미적 의존 링크 토픽 모델(semantic dependency topic model)을 제안한다. 해당 모델은 생성 모델(generative model)의 일종으로 문서 집합의 각 문서에 등장하는 단어들은 문서에서 발생하는 토픽 분포와 토픽 당 단어 분포에 의해 생성되어 있는 것으로 가정하고, 관측 가능한 문서 집합의 단어들로부터 문서에 내재된 숨어있는 토픽 구조를 추론하여 단어 생성과 토픽 파라미터를 연결시킨다. 본 연구에서는 토픽 정보 외에 단어들 사이에 존재하는 의미적 의존성(semantic dependency)을 링크로 정의하고, 단어 간에 존재하는 링크 정보, 특히 원형과 문장에서 공기하는 단어들 사이의 링크를 파라미터화하여 중의성 해결에 이용하였다. 결과적으로 주어진 문서에 등장하는 약어에 대해 가장 가능성 있는 원형은 해당 모델을 이용하여 추론된 단어-토픽, 문서-토픽, 단어-링크 확률에 의해서 결정된다. 제안하는 모델은 MEDLINE 초록으로부터 Entrez 인터페이스를 이용해 22개의 약어 집합과 186개의 가능한 약어 원형을 이용하여 질의를 생성하고, 이를 이용해 검색된 문서들을 대상으로 학습과 테스트에 이용하였다. 실험은, 주어진 문서에 등장하는 해당 약어에 대한 원형이 무엇인지 예측하는 방식으로 98.3%의 정확률의 높은 성능을 보였다.Many important terminologies in biomedical text are expressed as abbreviations or acronyms. We newly suggest a semantic link topic model based on the concepts of topic and dependency link to disambiguate biomedical abbreviations and cluster long form variants of abbreviations which refer to the same senses. This model is a generative model inspired by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model, in which each document is viewed as a mixture of topics, with each topic characterized by a distribution over words. Thus, words of a document are generated from a hidden topic structure of a document and the topic structure is inferred from observable word sequences of document collections. In this study, we allow two distinct word generation to incorporate semantic dependencies between words, particularly between expansions (long forms) of abbreviations and their sentential co-occurring words. Besides topic information, the semantic dependency between words is defined as a link and a new random parameter for the link presence is assigned to each word. As a result, the most probable expansions with respect to abbreviations of a given abstract are decided by word-topic distribution, document-topic distribution, and word-link distribution estimated from document collection though the semantic dependency link topic model. The abstracts retrieved from the MEDLINE Entrez interface by the query relating 22 abbreviations and their 186 expansions were used as a data set. The link topic model correctly predicted expansions of abbreviations with the accuracy of 98.30%.
권호기사보기
참고문헌 (9건) : 자료제공( 네이버학술정보 )더보기
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
도서위치안내: 정기간행물실(524호) / 서가번호: 국내09
2018년 이전 정기간행물은 온라인 신청(원문 구축 자료는 원문 이용)
우편복사 목록담기를 완료하였습니다.
* 표시는 필수사항 입니다.
* 주의: 국회도서관 이용자 모두에게 공유서재로 서비스 됩니다.
저장 되었습니다.
로그인을 하시려면 아이디와 비밀번호를 입력해주세요. 모바일 간편 열람증으로 입실한 경우 회원가입을 해야합니다.
공용 PC이므로 한번 더 로그인 해 주시기 바랍니다.
아이디 또는 비밀번호를 확인해주세요
